Рабочая программа дисциплины Математические методы моделирования в геологии (стр. 5 )

6.2.4 Темы, выносимые на самостоятельную проработку

Все 8 вышеперечисленных разделов курса изучаются на аудиторных и самостоятельных занятиях. Тем, которые целиком выносятся на самостоятельную проработку, в составе дисциплины нет.

6.3 Контроль самостоятельной работы

Оценка результатов самостоятельной работы организуется как единство двух форм: самоконтроль и контроль со стороны преподавателей.

6.3  Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

При самостоятельной работе студенты используют комплект учебно-методической документации по дисциплине, основную и дополнительную литературу, интернт-ресурсы, программное обеспечение компьютерного класса

7. Средства (ФОС) текущей и итоговой оценки качества освоения модуля (дисциплины)

Оценка текущей успеваемости и итоговой аттестации студентов осуществляется по результатам:

-  устного опроса всех студентов на практических занятиях для выявления знания и понимания теоретического материала дисциплины;

-  анализа и обсуждения подготовленных студентами докладов к коллоквиуму;

-  выполнения лабораторных работ;

-  итогового экзамена.

Текущий и рубежный контроль проводится в виде коллоквиумов (конференц-неделя). Итоговой контроль (экзамен) проводится в письменной форме.

Для оценки качества знаний во время текущей и итоговой аттестации подготовлен банк контролирующих материалов, который включает около 100 вопросов по всем разделам дисциплины. Кроме того, в зэкзаменационные билеты обязательно включаются расчетные задачи.

Примеры вопросов для оценки теоретических знаний студентов:

1.  Какова роль математических методов в решении геологических задач?

2.  Что такое выборка?

3.  Какие требования предъявляются к выборочным данным?

4.  Что такое вероятность случайного события?

5.  Что такое закон распределения случайной величины?

6.  Какие законы распределения обычно используются при моделировании геологических объектов и явлений?

7.  Свойства нормального закона распределения.

8.  Как определить вероятность попадания случайной величины в заданный интервал значений?

9.  Что называется оценкой параметра распределения?

10.  Что такое точечная оценка параметров распределения?

11.  Как вычисляются оценки математического ожидания и дисперсии при логнормальном законе распределения?

12.  Как вычисляется оценка асимметрии при биномиальном распределении?

13.  Как вычисляются интервальные оценки среднего и дисперсии при нормальном законе распределения?

14.  В чем заключается необходимость использования стиатистических гипотез при моделировании свойств геологических объектов?

15.  Что такое ошибки 1-го и 2-го рода при принятии гипотез?

16.  Что такое доверительная и критическая области критерия?

17.  Как выбирается уровень значимости критерия?

18.  Как можно проверить гипотезу о соответствии эмпирического распределения одному из теоретических законов?

19.  Как проверить гипотезу о равенстве двух неизвестных средних, если распределение не соответствует нормальному закону?

20.  Как проверить гипотезу о равенстве двух неизвестных дисперсий, если распределение не соответствует нормальному закону?

21.  Как можно графически оценить однородность выборки?

22.  В чем сущность дисперсионного анализа?

23.  В чем отличие корреляционной связи от функциональной?

24.  Какие показатели характеризуют форму и тесноту корреляционной связи?

25.  Как определить тесноту связи, если закон распределения неизвестен?

26.  Как проверить гипотезу о линейности корреляционной связи?

27.  В чем отличие корреляционной и ковариационной матриц?

28.  Методы исследования структуры корреляционных матриц.

29.  Что такое кластер-анализ?

30.  Что такое факторный анализ?

31.  В чем суть дискриминантного анализа?

32.  Области применения многомерного корреляционного анализа в геологии.

33.  Как разделить закономерную и случайную составляющие пространственной изменчивости?

34.  В чем суть тренд-анализа?

35.  Как выявить наличие тренда?

36.  Что такое тренд поверхности и остатки тренда?

37.  Как применяется тренд-анализ в моделировании зональности геологических объектов?

38.  Как проверить гипотезу о случайном (или закономерном) размещении месторождений на площади?

39.  Что такое случайная функция?

40.  Какие характеристики случайной функции вы знаете?

41.  Какая случайная функция называется стационарной и эргодичной?

42.  Что такое коэффициент автокорреляции?

43.  Как можно выявить периодическую составляющую в пространственной изменчивости свойств геологических объектов?

44.  Что такое спектральная плотность дисперсии и спектр амплитуд?

45.  Как применяются модели типа случайных функций в геологии?

46.  Что такое искусственные нейронные сети?

47.  Достоинства и недостатки искусственных нейронных сетей.

48.  Условия применения искусственных нейронных сетей для моделирования свойств геологических объектов.

49.  Проблемы и перспективы использования математических моделей в геологии.

50.  Методы многомерного моделирования геохимических полей, разрабатываемые в ТПУ.

Для практических задач создан фонд геолого-геохимической информации по десяткам рудных полей и месторождений России и СНГ общим объемом более 200 000 наблюдений. По указанию преподавателя студент решает практическую задачу, используя этот фонд.

Примеры задач для оценки практических умений студентов:

1) Рядовая задача. Выделить ассоциации химических элементов на площади Рябинового рудного поля R-методом факторного анализа. Анализ необходимо выполнить с использованием программного комплекса Statistica for Windows, предварительно импортировав файл Rjabin. xls с результатами геохимического опробования из базы данных.

2) Задача повышенной сложности. Создать модель геохимической зональности Рябинового рудного поля на основе факторного анализа, с изображением значений 3-х первых факторов в виде поверхностей тренда 1–3 порядков.

Ход решения:

а) импорт файла Rjabin. xls из базы данных в среду Statistica.

б) вычисление матрицы факторных нагрузок для 3-х факторов с использованием программы Factor analysis.

в) вычисление значений первых трех факторов для каждой пробы.

г) импорт полученных значений факторов в файл Rjabin. xls.

д)построение поверхностей тренда для значений факторов с использованием программы Surfer.

е) создание интегральной модели зональности геохимического поля

Текущий контроль производится путем оценки качества усвоения теоретического материала (ответы на вопросы, в том числе самостоятельной подготовки) и результатов практической деятельности (решение задач). Рубежный контроль осуществляется путем проведения коллоквиумов и защиты курсовой работы. Итоговая аттестация проводится в конце семестра в виде дифференцированного зачета.

Итоговый рейтинг определяется суммированием баллов текущей оценки в течение семестра и баллов итоговой аттестации в конце семестра по результатам зачета и экзамена. Максимальный итоговый рейтинг соответствует 100 баллам (60 – текущая оценка в семестре, 40 – итоговая аттестация в конце семестра).

Студент допускается к сдаче зачета, если он полностью выполнил учебный план и если его рейтинг в семестре более 33 баллов (более 55 %).

Зачёт считается сданным, если его оценка не менее 22 баллов.

Эта оценка суммируется с рейтингом семестра и подсчитывается общий рейтинг.

Если общий рейтинг составит 55 балла и более, то зачёт считается сданным.

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение модуля (дисциплины)

·  основная литература:

1.  Ворошилов моделирование в геологии. - Томск: Изд-во ТПУ, 2001. - 124 с.

2.  , Гуськов методы в геологии. - М.:Недра, 1990. - 251с.

3.  Дж. С.Дэвис Статистический анализ данных в геологии, Кн. 1, 2.//Пер. с анг. .-М.:Недра,1990. - 319с., 427с.

·  дополнительная литература:

1.  , , Скублов анализ в геологии. – М.: Недра, 1982. – 269 с.

2.  Боровко анализ пространственных геологических закономерностей. – Л.: Недра, 1971. – 174 с.

3.  Бондаренко решения некоторых задач геологии. – М.: Недра, 1970. – 248 с.

4.  Вистелиус математической геологии. – Л.: Наука, 1980. – 389 с.

5.  Статистические методы в геологии. – М.:Мир, 1969. – 398 с.

6.  Математическая статистика//Под ред. . – М.: Высшая школа, 1975. – 398с.

7.  Основы прикладной геостатистики. – М.: Мир, 1968. – 408 с.

8.  , Кан Дж. С. Статистический анализ в геологических науках. – М.: Мир, 1965. – 482с.

9.  Родионов решения в геологии. - М.:Недра, 1981. – 231с.

10.  , Первозванский скрытых периодичностей. – М.:Наука, 1965. – 244с.

11.  Смирнов методы при парагенетическом анализе. – М.: Недра, 1981. – 197с.

12.  Справочник по математическим методам в геологии. М.: Недра, 1987. – 212 с.

13.  Четвериков основы моделирования тел твердых полезных ископаемых. – Воронеж: Изд-во ВГУ, 1968. – 152 с.

·  программное обеспечение и Internet-ресурсы:

-  электронные таблицы Excel;

-  программный комплекс Statistica for Windows;

-  программа ArcView;

-  программа построения поверхностей Surfer

-  пакет графических программ CorelDraw

Internet-ресурсы: http://www. exponenta. ru/educat/class/courses

http://www. statsoft. ru/

9. Материально-техническое обеспечение модуля (дисциплины)

Лекции по дисциплине читаются в аудитории, оборудованной мультимедийной техникой. Лабораторные и курсовые работы выполняются в компьютерном классе кафедры, оснащенном современными компьютерами и необходимым программным обеспечением. Все компьютеры имеют выход в Internet. При изучении основных разделов дисциплины используются учебная и учебно-методическая литература, имеющаяся в библиотеке и разработанная на кафедре.

Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС по специальности 130101 «Прикладная геология»

Программа одобрена на заседании

кафедры ГРПИ

(протокол № ____ от «___» _______ 20___ г.).

Автор

Рецензент